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🔥内容介绍 为分析具有快速频率变化或瞬态成分的信号，近期提出了时域重分配同步压缩变换（TSST）及其变体。与传统同步压缩变换不同， TSST 沿群时延（GD）轨迹而非瞬时频率轨迹压缩时频（TF）系数。尽管 TSST 方法在瞬态信号分析中表现良好，但其在处理具有相交GD曲线的多分量信号时存在根本性局限。这种局限性会损害特征提取和信号成分恢复的准确性，从而显著降低时频表示（TFRs）的可解释性。在宽带信号处理系统中，这种局限尤为突出——相位响应的线性度至关重要，而精确测量群时延色散（GDD）是关键。受频域信号建模在表征快速频率变化信号方面优势的启发，本文提出了一种基于频域啁啾变换的新型三维时频群时延色散（TF- GDD）表示方法。随后引入时域重分配同步压缩频域啁啾变换（TSFCT），以实现更锐利的TF- GDD 分布和更精确的GD估计。针对模态恢复，本文提出了一种新型频域群信号分离操作（FGSSO）。理论贡献包括推导GD和 GDD 参考函数的近似误差，并建立基于 FGSSO 的模态检索误差界限。实验结果表明，所提出的 TSFCT 和 FGSSO 能有效估计GD并检索模态——即使对于GD轨迹相交的模态。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% imageSQ.m
%
% Display time-frequency result of the Synchrosqueezing
fz = 20;
S = size(M);
Q = M(:);
q = quantile(Q, 0.9975);
M(find(M>q)) = q;
imagesc(t, ytic, M)
axis xy ;
set(gca, 'fontsize', fz);
ylabel('Frequency (Hz)', 'FontSize', 20)
xlabel('Time (s)', 'FontSize', 20)
%ylim([20,60])
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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END
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